Power BI Analytics Pane

Um blog muito bom e que tem um post muito legal pra quem está se preparando pra Certificação DA-100 é o blog do Dirceu, aqui, https://www.dirceuresende.com/blog/minhas-impressoes-e-material-de-estudo-da-prova-de-certificacao-da-100-analyzing-data-with-microsoft-power-bi-beta/.

Nesse post ele fala de alguns pontos que acredita ser relevante estudar para prova. Esse é um deles.

Analytics Pane Forecasting

O que é analytics pane? Isso aqui:

analytics pane

Nele é possível criar tudo isso aí que você está vendo na imagem. Perceba que no gráfico de barras já tem um monte de linha vertical colorida, são linhas que criei usando o Analytics Pane.

Um ponto em específico é o Forecast dentro do Analytics Pane. Ele só funciona:

  • Para gráficos de linha
  • Quando o gráfico tem um eixo de data

Perceba que na imagem anterior eu estou com o gráfico de linha selecionado, com um campo data no eixo de categoria (eixo x) e utilizando Forecast.

O lugar que achei com a melhor explicação, em texto, pra como usar um forecasting no Power BI foi esse site aqui, recomendo leitura: https://towardsdatascience.com/forecasting-in-power-bi-4cc0b3568443. Mas resumidamente, o que ele fala é:

  • Forecast length; é o tamanho da sua linha de Forecast, pode ser em points, dia, mês, ano, etc.
  • Ignore last; vai ignorar os últimos registros de points ou dias, mês, ano que você informar. Dessa forma o forecast acaba “entrando dentro” do seu gráfico, mais no final eu mostro isso.
  • Confidence interval; é a confiança que você quer no seu forecast, quanto maior, mais preciso, mas não adianta você ter uma base de dados meia boca e colocar 99% que mesmo dando o resultado, não quer dizer que aquele resultado vai acontecer.
  • Seasonality; sazonalidade é o ciclo de repetição dos seus dados. Então se você tem data points suficientes pra um ano e sabe que suas curvas se repetem anualmente, você pode definir aqui os data points que representam um ano no seu modelo de dados.

O grande lance é a questão de Seasonality e o que representam “points”. Basicamente points são os data points do seu visual. Veja a imagem abaixo que fica mais fácil de entender.

Veja que a tabela na esquerda tem 16 linhas, e na direita eu tenho um Line chart com seasonality de 17 points. Com isso, fica aparecendo ali em cima no gráfico um “X”, se eu colocar o mouse ali ele vai me dizer que “high seasonality”, ou seja, eu tenho mais points informados na minha seasonality do que eu tenho no meu modelo de dados, dessa forma fica impossível pro Power BI calcular os 17 points que estou pedindo e ele provavelmente deve estar calculando apenas até o máximo de 16 points que tenho.

Sobre o “ignore last”, o resultado vai ficar assim, com o forecast começando antes do final do gráfico, isso porque falei pra ele ignorar meus 5 últimos pontos.

Essa sombra que fica é como se fosse o desvio possível dos dados, ou seja, de acordo com os dados que tenho e com a configuração do forecast que fiz, minha curva pode ir mais pra cima ou mais pra baixo, de acordo com essa área cinza.

Referências

Publicado por Pedro Carvalho

Apaixonado por análise de dados e Power BI.

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